Реализация сервиса описательной аналитики для IoT-платформы промышленного предприятия

АБВ
АБВ
АБВ

Обычная версия сайта

Приоритетные направления

по году

Тематика

15 мая 2026 г.

В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций

Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.

15 мая 2026 г.

Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ

В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.

14 мая 2026 г.

<a>Ученые ФКН ВШЭ представили работы в сфере ИИ и биоинформатики на ICLR 2026

Ученые Института искусственного интеллекта и цифровых наук факультета компьютерных наук ВШЭи студенты трека «ИИ360: Инженерия искусственного интеллекта» бакалаврской программы «Прикладная математика и информатика» приняли участие в международной конференции ICLR — одном из самых авторитетных мировых форумов в области машинного обучения и представления данных. В этом году конференция состоялась в Рио-де-Жанейро (Бразилия).

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации

?

Реализация сервиса описательной аналитики для IoT-платформы промышленного предприятия

С. 202–204.

Марквирер В. Д., Щелкунов А. А., Дерябин А. И.

С развитием концепции «Индустрия 4.0» первостепенное значение приобретают цифровая трансформация предприятий, использование новых методов управления на основе технологий Интернета вещей (Internet of Things, IoT) и анализа больших данных (BigData). Использование IoT-платформ в разы увеличило объем генерируемой информации. Согласно прогнозам, к 2025 году объем всех данных во всем мире составит 175 зеттабайт (ЗБ) по сравнению с 33 зеттабайтами в 2018 году [1]. Анализировать информацию становится все сложнее, что характерно и для систем управления энергоресурсами – систем энергетического менеджмента (EMS), [2, 3]. В связи с этим, создание аналитического сервиса для энергоменеджеров промышленного предприятия является актуальной задачей.

Язык: русский

Полный текст

В книге

Материалы конференции. Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов им. Е.В. Арменского

М.: МИЭМ НИУ ВШЭ, 2020.

Comparative Analysis of Predictive Analytics Models in Classification Problems

Жукова Л. В., Поляков К. Л., , in: Actual Problems of Systems and Software Engineering APSSE 2019 (Invited Papers).: Los Alamitos, Washington, Tokyo: IEEE Computer Society, 2019. P. 162–169.

Добавлено: 18 января 2020 г.

Оценка экономической эффективности энергосбережения: теория и практика: Справочно-методическое издание

Фрей Д. А., Костюченко П. А., Зубкова А. Г. и др., М.: Интехэнерго-Издат, Теплоэнергетик, 2015.

Основной причиной торможения деятельности по энергосбережению является недостаточная экономическая заинтересованность предприятий в её развитии. Это связано, в том числе, с отсутствием методического обеспечения для эффективного планирования этой деятельности. Коллективом авторов была поставлена цель разработки инструментария, позволяющего предприятию на этапе планирования энергосберегающих проектов и программ оптимизировать экономические результаты энергосбережения и повышения эффективности в рамках принятой им ...

Добавлено: 7 марта 2015 г.